An Introduction to Hashing in the Era of Machine Learning
In December 2017, researchers at Google and MIT published a provocative research paper about their efforts into “learned index structures”. The research is quite exciting, as the authors state in the abstract: “[…] we believe that the idea of replacing core components of a data management system through learned models has far reaching implications for future systems designs and that this work just
私が書いた最速のハッシュテーブル – PART 1 | POSTD
結局、やり出したら止まりません。私は以前、” I Wrote a Fast Hashtable（私が書いた高速なハッシュテーブル） “という記事と、それに次いで” I Wrote a Faster Hashtable（私が書いたより高速なハッシュテーブル） “という記事をブログにアップしましたが、今回ついに、最速のハッシュテーブルを書き上げました。これが意味するところは、ルックアップがどのハッシュテーブルよりも速いということです。それに加えて、挿入や削除も（最速とまではいかないまでも）非常に速く行えます。 秘訣は、探索回数の上限を設定したロビンフッドハッシュ法を使用することです。ある要素が、その理想的な位置からX数以上、離れた位置にある場合、テーブルを拡張することで、全ての要素が、その大きなテーブル内において、理想的な位置に近づくようにします。結果的に、このやり方は非常にうまくいきました。
Hash Functions and Block Ciphers
I have a lot of material related to hashing. Definitions and my offerings: Hash functions for hash table lookup Error Correction Codes Noncryptographic Checksums A noncryptographic hardware hash One-way functions (cryptographic hash functions, digital signatures) Block Ciphers Random Number Generators Stream Ciphers My functions: LOOKUP3.C, for hash table lookup SpookyHash, for hash table lookup a
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GitHub - ronomon/hash-table: Fast, reliable cuckoo hash table for Node.js.
